Cognitive behavioural therapy for insomnia decreases the discrepancy between objective and subjective measures of sleep
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Individuals with insomnia disorder often exhibit differences between reported experiences of sleep and objectively measured sleep parameters; however, the implications of this subjective-objective sleep discrepancy during treatment remains unclear. The aim of this study was to investigate the impact of cognitive behavioural therapy for insomnia (CBT-I) on the discrepancy between objective and subjective measures of sleep, and to assess whether changes in clinical variables such as depression, anxiety, fatigue, and beliefs about sleep, were related to changes in discrepancy. METHODS: Twenty-five participants with insomnia disorder were enrolled in group CBT-I. Sleep measures were continually sampled from baseline until 2 weeks post-treatment with both objective (i.e., actigraphy) and subjective (i.e., sleep diary) methods. RESULTS: The subjective-objective discrepancy significantly decreased from baseline early on in treatment (following the second session) and were maintained at post-treatment for sleep onset latency, wake after sleep onset (WASO) and sleep efficiency (SE). Total sleep time (TST) discrepancy and misperception decreased from baseline to post-treatment. Improvement in depression symptoms, fatigue symptoms, and negative beliefs about sleep were significantly correlated with the decrease in the discrepancy for WASO and SE. CONCLUSION: These findings suggest that CBT-I resolves the mismatch between objective and subjective sleep parameters early in treatment for adults with insomnia. Sleep misperception improved from underestimating to accurately estimating TST. Improvement of psychological symptoms were related to decrease in sleep discrepancies across treatment. Future research is needed to explore how feedback on objective and subjective sleep discrepancy may impact sleep perception across treatment with CBT-I.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».